?
Artificial intelligence, drug repurposing and peer review
Пандемия COVID-19 изменила способы обмена и распространения научных и клинических результатов. Согласно недавнему анализу, в среднем каждую неделю публикуется 367 статей, посвященных COVID-19, при этом медианное время от подачи до принятия составляет всего 6 дней (по сравнению с 84 днями для материалов, не связанных с COVID-19)¹. Эти беспрецедентные сроки рецензирования — и в некоторых случаях ослабленные редакционные стандарты — оправданы в контексте, когда новая информация может ускорить получение знаний и поиск решений для надвигающейся глобальной медико-социально-экономической катастрофы, но они также создают риск публикации предварительных или ошибочных работ, которые могут ввести в заблуждение научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, поставить под угрозу клиническую практику и дезинформировать политиков. Что можно сделать, чтобы компенсировать неадекватное рецензирование в условиях пандемии? Здесь мы предлагаем стратегию, в рамках которой строгое общественное и экспертное рецензирование сочетается с использованием искусственного интеллекта для определения приоритетов исследований и терапевтических альтернатив, описанных в литературе, что позволяет сообществу сосредоточить ресурсы на методах лечения, прошедших надлежащие и тщательные клинические испытания.